股票投资的方法与策略

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股票投资的方法与策略范文第1篇

[关键词] VaR 方差风险 Markowitz组合投资模型

一、引言

1993年G30研究小组在《衍生产品的实践和规则》的报告中首次提出VaR模型,之后在巴塞尔银行监管委员会和国际证券委员会的推动下,VaR模型逐渐成为金融风险管理的主流方法。关于VaR模型在股票组合投资决策中的应用，国外学者做了大量研究。例如,Alexander,Baptista(2002)对比研究了均值-方差模型和均值-VaR模型对于股票组合投资决策的经济意义。Campbell,Huisman,Koedijk（2001）在VaR模型框架下研究了最优证券组合投资问题。Consigli(2002)应用均值-VaR模型研究了不稳定金融市场中的证券投资组合选择问题。

关于VaR模型在金融风险计量和管理中的应用，我国学者也作了一些研究。例如，戴国强、徐龙炳、陆蓉(2000)探讨了VaR模型对我国金融风险管理的借鉴意义及其应用方法。宁云才、王红卫(2002)探讨了Markowitz投资组合有效边界的程序化解法。

本文首先探讨了基于GARCH模型的股票投资组合VaR风险计量方法，然后将VaR风险替代Markowitz投资组合模型中的方差风险，通过求解非线性数学规划问题得到股票投资组合的另一种最优投资策略。

二、模型与方法

1.VaR的定义

根据Jorion的定义VaR指给定置信区间下金融资产或资产组合在持有期内的最坏预期损失。若用V表示资产组合在持有期末的价值，E(V)表示资产组合在持有期末的期望价值，表示给定置信区间c下资产组合的最低价值,则VaR值如(1)式所示。

（1）

其中,V*满足(2)式所示的条件。

P(V|V>V*)=c 或（2）

其中,f(v)表示持有期末资产组合价值的概率密度函数。

计算VaR需先确定以下三个因素:资产组合持有期的长短、置信区间c的水平和持有期内资产组合价值的分布特征。VaR值计算通常有三种方法:历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。本文的研究采用方差-协方差法。

2.计算VaR值的方差-协方差方法

假设投资组合由n只股票组成，记为第i只股票的价值在投资组合总价值中所占的比例,并满足(3)式所示的约束条件。

令S表示投资组合收益率的方差-协方差矩阵,表示股票投资组合的投资策略向量,则投资组合收益率的方差可由(4)式计算得到。

(4)

假定资产组合的收益率服从正态分布,由正态分布的分位数进一步计算得到投资组合的VaR值,如(5)式所示。

(5)

其中,表示投资组合的初始投资额,表示标准正态分布在置信水平c下的分位数。

由于根据历史数据计算的收益率方差不能准确反映未来持有期内收益率的波动性,为克服这一的缺点,本文应用GARCH模型对股票未来持有期内的波动率进行预测，在波动率预测值的基础上计算投资组合在未来持有期内的VaR值。

3.GARCH模型及其对股票收益波动率的预测方法

对金融时间序列收益波动率的研究一直是金融研究的重点问题之一,1982年Engle提出了ARCH模型,即自回归条件异方差模型，1986年Bollerslev在此基础上提出了GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型,用以对金融时间序列收益波动率进行建模。对股票收益波动率的建模经常采用GARCH(1,1)模型,例如宋逢明、江婕(2003)对中国股市波动率特征的实证研究,赵留彦、王一鸣(2004)在对中国股市收益率的时变方差与周内效应的研究，本文的研究采用GARCH(1,1)模型。

GARCH(1,1)模型的具体设定如公式(6）、(7)所示。

(6)

(7)

其中,rt表示股票在第t期的收益率，u表示股票收益率的均值，εt表示第t期股票收益率偏离均值的残差,σt表示第t期股票收益的波动率。α0 、α1和β为待估参数。

GARCH(1,1)模型实际上包含了一个递推公式。根据rt和公式(6)可计算得到εt ,将εt 和σt代入公式(7),可对σt+1进行预测,依次类推。预测使用的第一期的收益波动率通常由历史波动率法计算得到。

4.基于VaR的最优股票组合投资策略

令表示投资组合各成分股票收益率的相关系数矩阵,s表示由各成分股票收益率方差预测值构成的列向量,其中收益率方差的预测值由GARCH模型得到，则投资组合在预测期内收益率的方差可由(8)式计算得到。

（8）

在股票收益率服从正态分布的假定下,将代入公式(5）,可计算出投资组合的VaR值。将投资组合的VaR风险值替代Markowitz组合投资模型中的方差风险值,可得下述非线性数学规划问题。

(9)

(10)

求解上述非线性数学规划问题，可得到最小化投资组合VaR风险值的最优投资策略向量和最优投资组合的VaR值。

三、实证算例

本文选取上海证券交易所上市交易分属不同行业的6只股票构成样本股票投资组合,这6只股票的名称见表1。本文收集了上述股票2006年9月7日至2007年4月30日的日收盘数据,根据日收益率数据应用Eviews5.0软件估计各成分股票GARCH模型的参数,参数估计结果见表1。

应用GARCH模型预测各成分股票在下一个交易日里的收益波动率,预测结果列示于表2。

根据样本股票日收益率数据可计算成分股票间收益率相关系数矩阵。在给定各成分股票投资比重的条件下，应用公式(8)计算投资组合收益波动率的预测值， 再根据公式(5）计算投资组合在下一个交易日里的VaR风险值。利用Excel中的规划求解功能求解公式(9）、（10)所示的非线性规划问题，得到各成分股票的最优投资比重，求解结果列示于表2。

为比较上述最优投资策略降低投资组合VaR风险值的程度，本文同时计算了等比例投资策略下投资组合的VaR风险值，计算结果列示于表3。

表3显示,如果投资者的初始投资为1000000元,则在下一个交易日里,在5%的置信水平下,最优投资组合的最坏损失约为36443元,等比例投资组合的最坏损失约为39748元。在1%的置信水平下,最优投资组合的最坏损失约为51462元，等比例投资组合的最坏损失约为56130元。在两种置信水平下,等比例投资组合的最坏损失均大于最优投资组合的最坏损失。

参考文献:

[1]Alexander G. J.Baptista A. M.2002,Economic implications of using a mean-VaR model for portfolio selection:A comparison with mean-variance analysis [J],Journal of Economic Dynamics & Control 26,1159～1193

[2]Campbell R.Huisman R.Koedijk K.2001,Optimal portfolio selection in a Value-at Risk framework[J],Journal of Banking & Finance 25,1789～1804

[3]Consigli G.2002,Tail estimation and mean～VaR portfolio selection in markets subject to financial instability [J],Journal of Banking & Finance 26,1355～1382

[4]戴国强 徐龙炳 陆 蓉:2000,VaR方法对我国金融风险管理的借鉴及应用[J],金融研究,第7期

[5]宁云才 王红卫:2003，Markowitz组合投资模型的程序化求解方法[J],数量经济技术经济研究,第10期

[6]Jorion P.2000,VaR:风险价值――金融风险管理新标准[M],张海鱼译,中信出版社

[7]宋逢明 江 婕:2003，中国股票市场波动性特性的实证研究[J],金融研究,第4期

股票投资的方法与策略范文第2篇

华富收益增强

综合评价：

产品点评：

新股+债券：华富收益增强债券基金在进行债券投资的同时，将通过网上申购和网下配售方式参与新股申购，在保持较低风险投资的同时获取适当收益。该基金在设计之初就进行了严格的风险控制及信用管理规划，以不低于80％的基金资产投资于国债、金融债、央行票、企业债、公司债、短期融资券、资产支持证券、次级债、可转换债券票据等高信用等级的固定收益类资产。其股票投资仅限于参与新股申购和可转债转股获得股票，不从二级市场购买股票或权证，以保证在提升基金收益的同时最大限度降低风险，力争基金资产的持续增值。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率都采取阶梯式模式，其管理费为0.6％(年)，托管费为0.2％(年)。

基金公司：

华富基金公司成立于2004年，共有3只开放式基金产品，目前公司管理规模为60.13亿元，华富竞争力优选和华富成长趋势过去一年净值增长率均低于同类基金平均水平。

基金经理：

吴圣涛，武汉大学商学院硕士，六年证券投资研究、保险公司投资从业经历。历任汉唐证券有限责任公司研究所高级研究员、资产管理部投资经理，国泰人寿保险有限公司投资部副主任、投资部经理。

鹏华丰收

综合评价：

产品点评：

股票投资增利：鹏华丰收债券型基金以债券为主要投资对象，还可兼顾新购申购，同时直接进行二级市场优质股票投资，在获取相对稳定收益的基础上力争获得超额回报。

该基金对于通过参与新股申购所获得的股票，将比较市场价格与其内在合理价值，决定继续持有或者卖出。股票投资采用“行业配置”与“个股选择”双线并行的投资策略，设置止盈止损线并通过灵活的仓位调控等手段来避免市场中的系统风险。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率都采取阶梯式模式，最高认购费率为0.6％。赎回费率根据持有时间递减，持有两年以上为0。其管理费为0.6％(年)，托管费为0.2％(年)。

基金公司：

鹏华基金公司成立于1998年12月，目前旗下共有2只封闭式基金和8只开放式基金，资产管理规模671.06亿元，在所有基金公司中排名第12位。

基金经理：

阳先伟，硕士，6年证券从业经验，先后在民生证券、国海证券等机构从事债券研究及投资组合管理工作，历任研究员、高级经理等职务。2004年9月加盟鹏华基金管理有限公司，从事债券及宏观研究工作，曾任普天债券基金基金经理助理。2007年1月开始至今担任普天债券基金基金经理。

混合型新基金：

诺安灵活配置

综合评价：

产品点评：

长短结合　三重选股：诺安灵活配置基金的投资理念是灵活资产配置以控制投资风险，关注优势企业以挖掘投资价值，积极策略组合以提高投资回报。该基金运用长期资产配置(SAA)和短期资产配置(TAA)相结合的方法，根据市场环境的变化，在长期资产配置保持稳定的前提下，积极进行短期资产灵活配置，通过时机选择优化资产组合。在股票投资方面，该基金综合运用优势企业增长策略、内在价值低估策略、景气回归上升策略这三种策略构建股票组合，筛选出具备良好成长性和价值性的优势企业。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率都采取阶梯式模式，其管理费为1.5％(年)，托管费为0.25％(年)。

基金公司：

诺安基金公司成立于2003年12月，目前公司旗下管理着诺安平衡、诺安货币、诺安股票、诺安优化债券和诺安价值增长5只开放式基金。公司管理的资产总规模为527.58亿元，根据银河证券，诺安基金股票投资管理能力2005年、2006年和2007年分别位居第3、第4和第23名。

基金经理：

林健标，英国CASS商学院MBA毕业。1996年9月至2002年8月，任广东移动通信有限责任公司工程师；2003年10月至2004年8月，任职于博时基金管理有限公司；2004年10月至2006年6月，任华西证券研究员；2006年7月加入诺安基金管理有限公司，历任研究员、基金经理助理。

长盛创新先锋灵活配置

综合评价：

产品点评：

关注创新　优势选股：长盛创新先锋灵活配置基金采用“自下而上”和“自上而下”相结合、定性和定量相结合的分析方法，运用“长盛创新选股体系”和“长盛优势选股体系”，筛选备选股票。

“长盛创新选股体系”重点关注上市公司技术创新、产品创新以及营销模式与管理机制创新等。“长盛优势选股体系”重点考量公司产品或服务的市场占有率及其增长稳定性、销售收入增长稳定性、盈利增长稳定性和现金流增长稳定性等指标。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率都采取阶梯式模式，其管理费为1.5％(年)，托管费为0.25％(年)。

基金公司：

长盛基金公司成立于1999年3月，是国内最早成立的十家基金管理公司之一。目前，公司共管理基金同益、同盛2只封闭式基金和7只开放式基金，资产管理规模366.78亿元。注重大类资产积极配置，将选时策略作为控制风险、获取收益的主要手段之一，已经成为长盛基金有别于其它公司的独特之处。

基金经理：

肖强。2002年6月加入长盛基金管理有限公司，现任长盛基金管理有限公司投资管理部副总监，自2007年1月5日起任长盛同智优势成长混合型证券投资基金基金经理。

邓永明，2005年7月底加入长盛基金管理有限公司投资管理部，曾任基金同益基金经理助理，同德证券投资基金基金经理，长盛同德主题增长股票型证券投资基金基金经理。

混合型新基金：

长信双利优选灵活配置

综合评价：

产品点评：

行业优势价值优选：长信双利优选灵活配置基金为主动式混合型基金，以战略性资产配置(SAA)策略体系为基础决定基金资产在股票类、固定收益类等资产中的配置。股票投资是在行业进行配置基础上，挑选具有行业投资优势并具备核心竞争力和成长力的高素质企业股票。股票资产采用双线并行的构建流程，通过行业吸引力模型和股票价值优选模型进行行业和个股的选择与配置。该基金注重基金研究员的基本面分析，使股票资产的投资决策过程更为严谨和科学。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率都采取阶梯式模式，其管理费为1.5％(年)，托管费为0.25％(年)。

基金公司：

长信基金公司于2003年4月成立，目前旗下有3只股票型基金，1只货币型基金，管理规模283.43亿元。其中长信增利动态策略1年收益在同类基金内名列第36，高于同类基金平均水平。根据银河证券基金研究中心数据统计，长信基

金2007年股票投资管理能力居第12位。

基金经理：

胡志宝，经济学硕士、证券从业经历8年。曾任国泰君安证券股份有限公司资产管理部基金经理、国海证券有限责任公司资产管理部副总经理、民生证券有限责任公司资产管理部总经理。2006年5月加入长信基金管理有限责任公司投资管理总部，从事投资策略研究工作，现任银利精选基金基金经理。

上投摩根双核平衡

综合评价：

产品点评：

精选估值优势股票：上投摩根双核平衡基金深化价值投资理念，精选具备较高估值优势的上市公司股票与优质债券等，持续优化投资风险与收益的动态匹配。

该基金运用安全边际策略有效挖掘价值低估的股票类投资品种。在控制宏观经济趋势、产业发展周期等宏观经济环境变量基础上，考察上市公司的商业模式、管理能力、财务状况等影响企业持续经营的因素，然后综合运用量化价值模型来衡量股票价格是高估还是低估。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率都采取阶梯式模式，其管理费为1.5％(年)，托管费为0.25％(年)。

基金公司：

上投摩根基金公司成立于2004年5月，目前上投摩根管理7只开放式基金产品，其中包括1只QDII基金――亚太优势基金，管理资产规模880.86亿元人民币。根据银河证券基金研究中心数据统计，上投摩根基金2007年股票投资管理能力居第10位。

基金经理：

芮，6年证券、基金从业经历。2004年加入上投摩根基金公司，担任上投摩根中国优势基金经理助理，同时负责能源、电力、家电、农业等行业研究，在投资研究方面均做出了突出业绩，得到业内广泛认可。

梁钧，8年证券、基金行业从业经历。2007年加入上投摩根基金公司。

股票型新基金：

东方策略成长

综合评价：

产品点评：

重投成长性公司：东方策略成长基金重点投资受益于国家发展战略并具有成长潜力的上市公司，根据GARP理念，考虑了股票的价格、每股收益增长、每股现金流量、主营业务收入增长率、主营业务利润增长、净资产收益率、市净率等因素，通过优化得到成长风险值指标。另外东方策略成长还将通过基础库、优选库量化选择以及基金经理的个人能力实现三层超额收益，从而尽量避免基金经理个人风格变化造成的基金风格与业绩的过大波动。

费率水平：东方策略成长的认、申购及赎回费率均采取阶梯式模式，认、申购费率随认购金额递减，赎回费率随持有期限递减。其管理费为1.5％(年)，托管费为0.25％(年)。

基金公司：

东方基金公司成立于2004年6月，旗下共有2只混合型开放式基金和1只货币基金，目前总资产管理规模为101.16亿元。东方精选和东方龙混合基金过去一年净值增长率分别为7.71％和-4.98％，均低于同类基金平均水平11.79％。

基金经理：

付勇，10余年金融、证券从业经历，2004年加盟东方基金，曾任发展规划部经理、投资总监助理、东方龙基金基金经理助理、总经理助理；现任本公司副总经理、东方精选混合型基金基金经理。

于鑫，2005年加盟东方基金，曾任东方精选混合型基金基金经理助理。现任东方精选混合型基金基金经理、东方金账簿货币市场基金基金经理。

嘉实研究精选

综合评价：

产品点评：

自下而上精选个股：嘉实研究精选基金通过持续、系统、深入的基本面研究，挖掘企业内在价值，寻找具备长期增长潜力的上市公司，以获取基金资产长期稳定增值。在选股上，股票组合的构建完全采用“自下而上”的精选策略，基金管理人依托公司研究平台，组建由基金经理组成的基金管理小组，基于对企业基本面的研究独立决策、长期投资。基金管理人采用定量分析与定性分析相结合的方法，精选个股，构建投资组合。

费率水平：嘉实研究精选的认、申购及赎回费率均采取阶梯式模式，认、申购费率随认购金额递减，赎回费率随持有期限递减。其管理费为1.5％(年)，托管费为0.25％(年)。

基金公司：

嘉实基金公司于1999年3月25日成立，是中国第一批基金管理公司之一。旗下共管理2只封闭式基金和12只开放式基金，管理总资产1533.95亿元，在所有基金公司中排第3位。

基金经理：

党开宇，硕士，CFA，7年证券从业经历。2006年9月至今任职于嘉实基金管理有限公司，2006年12月至2008年2月任嘉实策略增长基金基金经理，2006年12月至2008年3月20日任嘉实服务增值行业基金基金经理。2007年11月起任嘉实基金研究部总监。

刘红辉，经济学硕士，2004年加入嘉实基金管理公司，任产品经理、基金经理助理。

QDII基金：

银华全球核心优选

综合评价：

基金经理：

谢礼文，CFA，银华基金管理有限公司境外投资部总监。拥有21年的境外证券投资相关经验，曾担任香港恒生投资管理公司的首席投资官，主持总规模达70亿美元基金资产的投资研究和管理工作；曾在日本野村资产管理公司任职10年，并于2003年获得晨星(日本)颁发的“本年度基金”(Fund of the Year)奖；并曾在美国旧金山的两家资产管理公司担任过基金经理和分析师。

产品点评：

以香港为核心　以基金为配置：银华全球核心优选基金通过以香港区域为核心的全球化资产配置，对香港证券市场进行股票投资并在全球证券市场进行公募基金投资。

银华全球核心优选将核心投资目标指向香港市场，是一个良好的投资定位。在内地市场以外的各个证券市场里，机构投资者目前最为熟悉的市场就是香港证券市场。银华全球核心优选投资主动管理的股票型公募基金和交易型开放式指数基金合计不低于基金资产的60％。这种“基金中的基金”投资方式，可以在全球市场内进行投资，分散单一市场风险。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率都采取阶梯式模式，其管理费为1.85％(年)，托管费为0.3％(年)。

基金公司：

银华基金公司成立于2001年5月，目前旗下共有1只封闭式基金和7只开放式基金，资产管理规模641.08亿元，建立了覆盖股票型、配置型、货币型和保本型基金的较为完善的产品线。

股票型基金：

博时特许价值

综合评价：

基金经理：

陈亮，硕士。2001年3月加入博时基金管理有限公司。2003年8月担任博时裕富基金经理。2006年8月起调任股票投资部数量化投资组主管，兼任博时裕富基金基金经理。2007年3月起兼任基金裕泽基金经理。2008年2月起任股票投资部总经理兼数量组投资总监、博时裕富基金基金经理、裕泽基金基金经理。

产品点评：

投资三类壁垒优势企业：博时特许价值基金主要投资于具有政府壁垒优势、技术壁垒优势、市场与品牌壁垒优势的企业。

该基金实行风险管理下的主动型价值投资策略，即采用以精选个股为核心的多层次复合投资策略。具体投资策略为：在资产配置和组合管理方面，利用金融工程手段和投资组合管理技术，保持组合流动性；在选股层面，按照价值投资原则，从品质过滤和价值精选两个阶段来精选个股。

费率水平：该基金的认、申购及赎回费率均采取阶梯式模式，其管理费为1.5％(年)，托管费为0.25％(年)。

股票投资的方法与策略范文第3篇

[关键词]：“反向效应” “动量效应” 过度反应 “带头-滞后结构效应”

一、引 言

大量的研究表明，根据股票收益的过去表现可以对未来短期、中期或长期水平的股票收益变化进行预测。例如Jegadeesh&Lehmann（1990）对美国股票市场所做的分析发现，股票收益在1至6个月的短期水平中会出现逆转现象。Jegadeesh&Titman（1993）则认为，股票收益在3至12个月的中期水平中会出现连续性变化，即平均来讲，过去“表现好的股票”（past winner）的未来收益将会持续超出过去“表现差的股票”（past loser）。DeBondt&Thaler（1985，1987）研究后认为，股票收益在3至5年的长期水平中也会出现逆转现象，即过去长期“表现差的股票”的未来收益一定会优于过去长期“表现好的股票”。

基于这些股票收益变动的实证研究结论，形成了两种改进的资产组合投资策略：反向策略（contrarian strategies）和动量策略（momentum strategies）。其中，依据反向策略，投资者应该买进过去“表现差的股票”并卖出过去“表现好的股票”来进行套利；依据动量策略，投资者则应该买进过去“表现好的股票”并卖出过去“表现差的股票”来获取超额收益。按照金融的看法，如果一国的股票投资者利用反向策略和动量策略可以在本国股市中获得异常性收益，则认为此一国的股市中存在“反向效应”和“动量效应”。

股市中的“反向效应”和“动量效应”可以在除美国股市之外的其他国家股市中得到确认。例如，Ahmet&Nusret（1999）发现在美国之外的其他七个化国家的股市中同样存在长期性“反向效应”。Chang等人（1995）证明在日本的股市中存在短期性“反向效应”。Hamed&Ting（2000）在马来西亚股市中也发现了这种短期的“反向效应”。Rouwenhort（1998）在欧盟12国的股市中则检验出了“动量效应”。Hameed&Yuanto（2000）在亚洲6国的股市中也发现了显著性的“动量效应”。Schiereck等人（1999）在对德国股市的经验分析中，则发现存在中期性“动量效应”、短期性和长期性“反向效应”。

按照Fama（1991）的认识，股票收益的可预期性直接违背了股票市场的有效性假说和随机游走原理。因此，研究股市中的各种异常性现象，包括“反向效应”和“动量效应”，不仅仅有利于改进投资者的投资策略、增强投资者的理性行为，还可以用来检验一国股市的有效性并相应提升股市的运行效率。这一点，对于历程十分短暂、制度极不规范的中国股市来讲尤其必要。但也正是缘于我国股市的不完善性和可利用数据的有限性，制约了我们对我国股市“反向效应”和“动量效应”的深入性研究，因此国内的相关研究并不丰富。在这方面，王永宏、赵学军（2001）研究了中国深沪两市1993年以前上市的所有股票，实证结果显示，深沪股票市场存在明显的收益反转现象，但没有发现显著的收益惯性策略。周琳杰（2002）则选取深沪两市1995-2000年的股票交易数据，专门考察了中国股市动量策略的赢利性特征。研究发现，在卖空机制存在的假定下，动量组合的形成和持有期限与其收益呈负相关关系；期限为一个月的动量策略的超额收益明显好于其他期限的策略。吴世农、吴超鹏（2003）对1997-2002年我国上海股市342家上市公司发行的A股进行“价格惯性策略”和“赢余惯性策略”的实证研究，结果表明：样本股票价格同样也存在明显的短期性惯性策略。借鉴这些已有研究成果的基础上，本文将利用中国A股股票市场1995-2002的相关样本数据，对中国股市是否存在“反向效应”和“动量效应”进行更深入的实证分析，并进一步探究其形成的深层机理。

二、数据和分析

（一）数据和样本选择

本文所选用的数据为1995年1月1日至2002年12月31日期间每周的股票价格（并利用“钱龙”分析系统所提供的日交易数据进行一定的修正）。由于原因，本文的样本选择涉及到1996年12月31日上市之前的所有A股，共268只股票，其中沪市140家，深市128家。为了提高数据的有效性，本文对样本股票的筛选原则是：（1）考虑产业的多样性，所选择的样本股票涉及到各个产业的代表性上市公司；（2）考虑到样本股票的规模性差异会诱发“小公司效应”（small-firm effect）或“大股效应”（big-firm effect），对规模极大或极小的上市公司股票数据进行处理；（3）考虑到ST或PT股票交易规则的不同，对在研究期间被特别处理（ST或PT）的股票予以剔除；（4）缘于首次公开上市股票（IPO）上市初会出现不规则的收益变动，对首次公开上市股票第一周的数据给予排除。

股票投资的方法与策略范文第4篇

据Wind数据，民生加银精选从2010年2月3日成立以来，亏损30.10%，低于同类平均水平，同类排名为228/236。从各区间表现看，该基金今年以来表现较差，收益率为-3.72%，同类排名为393/531；1年收益率为-1.41%，同类排名为394/531；3年收益为-29.75%，同类排名为295/321。

该基金现任基金经理江国华，自2011年12月起担任民生加银精选股票型基金基金经理。截至12月24日，任职回报-2.24%，同类排名为265/288。

坚守精选流程但效果欠佳

今年以来以创业板为首的中小市值个股发力，主动管理的偏股型基金净值大都表现优异，平均回报率达到了12.62%。与之相比，民生加银精选基金今年的业绩并不乐观。

对于成绩不理想的原因，江国华解释说：“我们买入股票，是按照成长性、价值性综合比较，自下而上精选作出的判断。对于个股问题，由于公司要求，我们不便谈论。敬请理解。”记者注意到，在基金公司的投资策略这一栏里，对于如何进行股票投资着墨甚多。譬如：

“本基金在个股选择上采取自下而上的股票精选策略，通过构建初选股票池、精选股票池，从基本面角度筛选出具有核心竞争力优势的企业，并通过估值水平和流动性筛选个股，构建股票投资组合，最后通过风险评估优化股票投资组合。”

“本基金将分别通过民生加银核心竞争力外部特征识别系统、民生加银核心竞争力内在根基识别系统，由外及内、由浅到深逐步细致深入分析和评价企业的竞争力，精选出具有核心竞争力优势的企业作为股票投资备选对象。”

“企业竞争优势的好坏必然体现在企业的一系列财务数据中，因此，本基金运用财务分析的方法，分析有关指标和数据，以细化、深化对于企业核心竞争力优势的理解，同时，揭示企业核心竞争力优势的真实面目。”

正是由于对个股选择有着详细的精选流程和电脑识别系统，所以民生加银精选基金2013年各个季度的前十大重仓股中，同公司的十大重仓股中交叉持仓品种分别达到了10只、8只、7只。

“我们的重仓股都是经过公司的流程，通过构建初选股票池、精选股票池，从基本面角度筛选出具有核心竞争力的优势企业，并按照成长性、价值性的综合比较，作出的投资决策。”江国华称。

自由发挥的个股业绩也差强人意

《投资者报》记者对比发现，除了同基金公司持仓品种，该基金在2013年二季度和三季度各有两只重仓股。其中二季度是恒宝股份和金地集团，三季度是云南白药、东港股份。

从上述个股的盘面表现来看，恒宝股份与金地集团都是在3月至5月间有过短暂拉升，此后一直横盘阴跌，可能是基金经理个人发挥，追高买入。之后见势不对便斩仓卖出。云南白药和东港股份情况类似。

一位北京刘姓证券分析师在接受《投资者报》记者采访时称，今年的市场行情和民生加银精选基金的精选流程不够契合。一般而言，通过电脑识别系统筛选出来的股票更为看重市盈率和财务指标，因此也更为稳健，配置偏均衡，而今年市场的热点基本上是在成长股和创业板。资料显示，江国华出任民生加银精选基金经理之前，在招商基金公司担任分析师，从事数量化研究与风险管理；2008年7月加入民生加银基金管理有限公司，担任金融工程研究员，兼任煤炭、电力、汽车、电力设备行业研究员。他的从业经历也决定了他选股倾向于自下而上，基本面好、估值不高、盈利增长空间大、市场份额方面占有优势的公司，不倾向炒重组、炒热点、炒概念等波段操作行为。

翻开民生加银精选今年前三个季度的报告，江国华始终强调的是仓位以及组合结构上将保持较为均衡的配置，重于选股而并非择时。

股票投资的方法与策略范文第5篇

关键词：机构投资者；行为；股市；波动性

近些年，机构投资者获得了蓬勃发展。随着证券投资专业化和社会化及各国证券市场的发展， 机构投资者在现代证券市场中越来越发挥着重要作用。机构投资者是证券市场中的重要投资力量，其投资行为影响着证券市场的价格走势。现在如何把握投资者在股票市场和基金市场的行为差别， 探寻股票市场和机构投资者行为的联动关系已经成为当前金融研究中的一个重要论题。机构投资者的行为与股市之间到底存在什么样的关系？这是一个存在很大争议的话题。有些学者认为机构投资者能稳定证券市场的波动，也有部分学者认为机构投资者的行为加剧了证券市场的波动，还有学者认为两者之间不存在必然联系。如今中国经济不景气、增长乏力，股市一直处于低迷状态，在这种特殊的行情下，研究机构投资者行为与股市之间的关系对稳定市场具有重要意义。

本文在对前人的研究进行总结分析的基础上通过计量方法对机构投资者的行为与股市之间的关系进行检验。

一、文献综述

机构投资者具有羊群行为、短视行为等特点，那这些行为到底对股市起到了什么样的影响呢？

黄炳艺，曾五一[1]利用协整理论和误差修正模型，以上证基金指数和上证综合指数为研究对象，考察我国基金市场和股票市场在不同市场行情中的长期均衡关系及短期波动影响。他们发现我国证券投资基金市场与股票市场在不存在长期的均衡关系，在短期内股票市场与基金市场相互影响，并且基金市场的波动对股市波动的影响明显大于股市波动对基金市场波动的影响，另外还发现在下跌行情中，基金市场与股票市场之间不存在协整关系，从而对认为在熊市时基金市场能稳定股市波动的说法提出质疑。

同样的，张志超，丁宏[2]利用协整理论、误差修正模型和Granger因果检验方法也对上证基金指数和上证综合指数进行了实证分析。他们发现基金市场与股票市场之间存在同涨同跌的长期均衡关系，而且基金指数的波动不能引致上证综合指数的波动，上证综合指数的波动也没有引致基金指数的波动。

徐占东[3]基于VAR模型的格兰杰因果关系检验及脉冲响应函数， 对我国2003年1月至2008年3月的季度数据与我国股票市场收益和开放式基金资金流动的关系进行了经验分析。他们发现债券型基金和保本型基金具有稳定市场的功能，偏股型基金、混合型基金的资金流入和流出受到股市行情的影响，并得出开放式基金的群体理性操作策略不会导致我国股票市场的过度波动的结论。

李胜利[4]使用标准差模型和正、负半方差模型对证券投资基金的行为与股市波动的关系进行检验。他发现证券投资基金的股票投资行为与股票市场波动率具有正相关关系，成长型基金对市场波动的影响最为显著，而价值型基金具有降低股市波动、减少市场风险作用，指数型基金的投资行为与市波动关系不大。

谢赤、张太原、禹湘[5]采用EGARCH模型、Granger 因果检验和VAR模型对证券投资基金投资行为与中国股票市场收益率波动之间的相关性进行研究，发现中国证券投资基金采取与股票市场波动同方向的投资行为， 一定程度上加大了股票市场的波动性。

由于经济环境、数据的选取、研究的方法不一样，各个学者得出的结论都是有一定道理的。不过在现在经济增长乏力，股市一直萎靡不振的行情下，而且机构投资者较之以往获得更大的发展，数量规模更加庞大，重新研究机构投资者行为对股市的影响显得更有意义。本文通过研究机构投资者投资变动率与股市波动率之间的关系，来检验机构投资者的投资行为对股市产生的影响。

二、实证研究

（一）数据处理

本文所有数据均来自锐思数据库。

选取上证指数从2004年4月1日到2012年12月31日的每日收盘价，开放式股票型基金的每个季度的股票投资价值总额和每季度净资产以及上海市场的季度换手率作为初步的样本数据。其中换手率是以流通市值加权的换手率。

将整个样本区间划分为35个季度，每个季度标号分别为1，2，3......

nq表示q季度所包含的交易日数量， 表示第 q 季度第一个交易日， 表示第q季度的最后一个交易日。

1.股票市场波动率的指标

本文是用上证指数的波动率来代表股市波动率。上证指数在第q季度中的日收益率的标准差用 表示， 也就是上证指数在第 q 个季度中的波动性，用 表示上证指数第t日收益率，即：

2.用基金每个季度的股票投资价值总额（SIV）占基金净资产（NAV）的比例来表示基金股票投资比率（RSIT），用这一比例的变化率来表示基金股票投资变动率。公式如下：

其中，SIRq为基金在第q季度的股票投资比例，SIVq为基金在第q季度的股票投资价值总额，NAVq为基金在第q季度的净资产总额，RSITq为基金在第q季度的股票投资变动比率.

3.上证指数的收益率和换手率

由于股市的一些特征会影响到股市的波动和机构投资者对投资组合的调整，所以将上证指数的季度收益率（Rq）和季度换手率（TOq）加入到模型中，希望达到更好的拟合效果。

表示上证指数的q季度的季度收益率，即

至此，每一季度都可到经过数据处理后的包括上证指数季度波动率（ ）、季度基金投资变动率（GM）、季度收益率（ ）、季度换手率（ ）在内的样本数据。

（二）模型构建

由于收益率及换手率会对股市波动和机构投资者对投资组合的调整产生影响，所以在模型中将季度收益率和季度换手率与季度投资变动率一起作为解释变量，以达到更好的拟合效果。本文模型构建如下：

直观上讲，基金股票投资变动率变化反映了其投资的变动情况，体现了基金对前期市场波动的反应和对后市市场波动趋势的判断。如果 ，基金的投资变动与股市波动性正相关关系，股市的的波动性随着基金投资变动率增加而增大，随着基金投资变动率的的减少而减小，这样的话，说明基金的投资增大了股市的波动性，影响股市的稳定，机构投资者不能起到稳定股市的作用；反之，若 ，则基金的投资变动与股市的波动性呈现负相关关系，机构投资者的发展能够起到稳定股市，减少股市波动性的作用。

根据中国的情况，机构投资者为了提高业绩吸引投资者大多追求短期利益，羊群行为和追涨杀跌的情况屡见不鲜。因此本文提出中国股票市场的机构投资者并没有起到稳定股市，降低股市价格波动性的作用的假设。

（三）实证结果与分析

从回归结果来看，基金投资变动率、换手率与股市的波动性之间存在正相关的关系，而收益率与股市的的波动性之间存在负相关的关系，并且上述统计结果都在10%或1%的水平下显著。可以得到以下结论：

a.基金投资变动与股市波动性正相关，股市的的波动性随着基金投资变动率的增加而增大，随着基金投资变动率减少而减小，说明机构投资者的投资变动影响了股市的稳定，机构投资者不能起到稳定股市的作用。

b.换手率越高股市波动性越高。由于机构投资者追求短期利益，他们会频繁的变动投资组合，卖出近期股价不上涨的股票，买入近期涨势好的股票。这样的投资行为加大了股市的换手率，从而加大股市的波动性。

c.收益率越高波动性越低。收益率越高的股票机构投资者更愿意长期持有，这样有利于股市的稳定。对于收益率低的机构投资者会大量抛售，由于机构投资者持股规模比较大，所以当机构投资者卖出股票时，股票数量会比较多，会对市场产生冲击，引起股市波动。

三、总结

本文通过对2004年至2012年间基金投资变动率与股市波动率之间关系的分析，发现机构投资者的投资变动率与股市波动性之间存在正相关关系，即股市的的波动性随着基金投资变动率的增加而增大，随着基金投资变动率减少而减小，说明机构投资者的投资变动影响了股市的稳定，机构投资者不能起到稳定股市的作用。所以说机构投资者并没有像监管当局最初的设想那样，起到稳定市场的作用。这与机构投资者本身的有限理性和我国股票市场的不完善是紧密相关的，只有不断完善市场，最终使市场结构发生质的变化，并且从根本上改善我国机构投资者的管理水平才能从根本上减少不利影响，发挥其稳定市场的积极作用。

参考文献：

[1]黄炳艺， 曾五一.《证券投资基金市场与股票市场运行特征实证分析》[J].现代财经，2004

[2]张志超，丁宏.《上海股票市场与证券投资基金市场协整研究》[J].河南金融管理干部学院学报，2007：82-85

[3]徐占东.《开放式基金资金流动和股票市场收益关系的实证检验》[N].东北财经大学学报，2009（5）